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Compressive Sensing 理论及信号最佳稀疏分解方法研究
  • 项目名称：Compressive Sensing 理论及信号最佳稀疏分解方法研究
  • 项目类别：联合基金项目
  • 批准号：60776795
  • 申请代码：F0205
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2008-01-01-2010-12-31
  • 项目负责人：石光明
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：西安电子科技大学
  • 批准年度：2007
中文摘要：

本项目在压缩感知（CS）的理论、技术和应用取得一批成果。理论成果:①发明了任意方向非均匀滤波器组和任意方向提升小波技术，为CS中图像最佳稀疏表示提供了新途径；②揭示出CS混叠采样特征解耦核心思想，基此建立了亚奈奎斯特低速采样超宽雷达信号及其目标检测处理新框架；③创造性地提出了码调制的运动随机曝光，解决了CS中观测矩阵的构造问题，为高分辨率成像提供了崭新的方法；④提出了余弦调制非均匀滤波器组，为模拟信号的稀疏分解研究打开思路。技术成果:①提出了基于提升的高效折叠结构，为CS理论的硬件电路实现提供可能；②研究了正交级联字典下的分组匹配追踪算法，保证了CS中信号稀疏分解的有效性和快速性；③基于CS理论,提出了用少量天线观测数据实现高分辨参量估计的技术和快速重建技术。应用成果:①将CS理论运用到图像高分辨重建中，解决了图像从低分到高分辨转换问题；②针对弱信道下的通信问题，提出了基于CS的低复杂度和抗误码能力高的多描述编码器。共发表论文46篇，其中IEEE (TIP TSP TCS TCSVT TASE SPL) 期刊9篇,其它国际期刊2篇，并获最佳论文奖。

中文主题词： 压缩感知；稀疏分解；信息采样；多描述编码
结论摘要：

英文主题词Compressive sensing；sparse decomposition;information sampling; multiple description coding

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 43
  • 20
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
Two-stage image denoising by principal component analysis with local pixel grouping
Compress compound images in H.264/MPGE-4 AVC by exploiting spatial correlation
一种迭代加权l_1范数的信号优化恢复方法
基于贝叶斯理论的多载频SIAR雷达频率分集角度测量
应用于光电目标跟踪的变窗宽核粒子滤波
基于曲率仿射不变量的快速目标识别
Robust adaptive directional lifting wavelet transform for image denoising
一种新的基于压缩感知理论的稀疏信号重构算法
Design of Directional Filter banks with arbitrary number of subbands
无下采样轮廓小波在图像融合中的应用
基于非下采样轮廓小波变换的图像去噪
分块可压缩传感的图像重构模型
循环平移和非下采样在轮廓波去噪中的应用
基于Compressed Sensing框架的图像多描述编码方法
基于原子库树状结构划分的诱导式信号稀疏分解
An efficient folded architecture for lifting-based discrete wavelet transform
Design of Af-channel uniform linear-phase filter banks with partial cosine modulation
压缩感知理论及其研究进展
带多局部形状参数的三次扩展均匀B样条曲线
基于方向滤波器消除遥感图像孤立条带噪声的方法
一种冗余字典下的信号稀疏分解新方法
基于对象的三维医学图像形状自适应编码算法
Method for signal decomposition and denoising based on nonuniform cosine-modulated filter banks
Analysis of realizable rational decimated nonuniform filter banks with direct structure
一种迭代加权l1范数的信号优化恢复方法
GAUSSIAN PRINCIPLE COMPONENTS FOR NONLOCAL MEANS IMAGE DENOISING
基于移不变全方向角提升的遥感图像降噪
Contourlet变换及其在图像去噪中的应用研究
Spatial-temporal color video reconstruction from noisy CFA sequence
Angel Estimation via Frequency Diversity of the SIAR Radar based on Bayesian Theory
会议论文
A New Method for Signal Sparse Decomposition
Super-resolution with nonlocal regularized sparse
Image denoising based on translation invariant directional lifting
Edge-based Image Coding at Low Bit-rate
Inter frame coding with adaptive transform
A simple design of M-channel FIR wavelet-like filter bank
SAR Image Segmentation Using Contourlet and Support Vector Machine
Context-based bias removal of statistical models of wavelet coefficients for image denoising
Edge-based dynamic ROI coding with standard compliance
Design of nonsubsampled directional filter banks with arbitrary number of channels
High resoluton image reconstruction: A new imager via movable random exposure
A class of non-redundant directional filter banks
A robust image encryption scheme over wireless channels
Learning-based recovery of compressive sensing with application in multiple description coding
Signal-adapted directional lifting scheme for image compression
Image denoising based on improved adaptive directional lifting wavelet transform
The design of M-channel linear phase wavelet-like filter banks
Lossy to Lossless Image Compression based on Reversible Integer DCT
A compressive sensing approach of multiple descriptions for network multimedia communication
A parallel sampling scheme for ultra-wideband signal based on the random projection
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